让AI读懂代码需求：模块化大模型微调助力高效代码理解与迁移
本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
抓取系统升级，是优化还是重构更合适？
在抓取项目中，面对架构升级时需权衡“优化”与“重构”。优化适合短期应急，改动小、见效快，但受限于原有架构；重构则能突破性能瓶颈，支持异步、分布式，适合长期发展。本文通过代码示例和性能对比，分析两种方案的优劣，并结合开发周期、技术债务、业务风险和性能潜力，提供选型建议，助力团队合理选择升级路径。
Go与Python爬虫实战对比：从开发效率到性能瓶颈的深度解析
本文对比了Python与Go在爬虫开发中的特点。Python凭借Scrapy等框架在开发效率和易用性上占优，适合快速开发与中小型项目；而Go凭借高并发和高性能优势，适用于大规模、长期运行的爬虫服务。文章通过代码示例和性能测试，分析了两者在并发能力、错误处理、部署维护等方面的差异，并探讨了未来融合发展的趋势。